Managing variability in the summary and comparison of gait data
Notice bibliographique
Résumé
Variability in quantitative gait data arises from many potential sources, including natural temporal dynamics of neuromotor control, pathologies of the neurological or musculoskeletal systems, the effects of aging, as well as variations in the external environment, assistive devices, instrumentation or data collection methodologies. In light of this variability, unidimensional, cycle-based gait variables such as stride period should be viewed as random variables and prototypical single-cycle kinematic or kinetic curves ought to be considered as random functions of time. Within this framework, we exemplify some practical solutions to a number of commonly encountered analytical challenges in dealing with gait variability. On the topic of univariate gait variables, robust estimation is proposed as a means of coping with contaminated gait data, and the summary of non-normally distributed gait data is demonstrated by way of empirical examples. On the summary of gait curves, we discuss methods to manage undesirable phase variation and non-robust spread estimates. To overcome the limitations of conventional comparisons among curve landmarks or parameters, we propose as a viable alternative, the combination of curve registration, robust estimation, and formal statistical testing of curves as coherent units. On the basis of these discussions, we provide heuristic guidelines for the summary of gait variables and the comparison of gait curves.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,036 | 0,195 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».